RESUMEN

Chile posee una gran diversidad de climas, por causa de su amplia extensión latitudinal(17º29’57’’S a 56º32’ S), su contrastado relieve y los centros de acción y flujos (Anticiclón delPacífico, Cinturón de bajas presiones subpolares, corriente en chorro, etc.). Las precipitaciones sonmuy dispares, entre 0,7 mm (Iquique) y 1.814,8 mm (Valdivia) como media anual entre las estacionesmeteorológicas principales. Además, se concentran en poquísimos días al año, apenas 3 en el norte,de 16 a 42 días en Chile central, y más de 150 días en el sur, lo que refleja su gran variedadpluviométrica. No obstante, no se conocen bien las relaciones entre los días de precipitación y sustotales, por lo que se aplica el índice de concentración diaria (Concentration Index, CI) a resoluciónde un milímetro a 17 estaciones meteorológicas, en el período 1965-2005. Los resultados indican unelevado rango del CI (de 0,51 a 0,76), distinguiendo las áreas al norte del trópico de capricornio y alsur de los 40º S, donde la concentración es baja o moderada (< 0,60). Los valores más altos sealcanzan en La Serena (30º S), con más de 0,70, disminuyendo gradualmente hacia el norte, con 0,60en la III región de Atacama, y hacia el sur, con el mismo valor en la VIII región de Biobío.

Palabras clave: Chile, Índice de Concentración, precipitación diaria, regionalización climática.

ABSTRACT

Chile has a great diversity of climates. This diversity is produced due to its wide latitudinaldistances (17° 29’57’’ S to 56 º 32 ‘S), contrasting topography, atmospheric centres of action and theatmospheric flow (Southeast Pacific subtropical anticyclone, subpolar low pressure belts, Jet Stream,etc.). In average, the rainfall differs between 0.7 mm (Iquique, North) and 1,814.8 mm (Valdivia,South) according to the main meteorological stations. The little rainfall quantity in the northconcentrates on very few days of the year with only 3 days per year. In the centre, it measures among16 to 42 days and in the south more than 150 days. In order to understand the correlation betweenprecipitation totals (grouped into 1-mm size classes) and the number of rain days, meteorologists usethe Concentration Index (CI). This index was applied to 17 meteorological stations across Chile andproduced quality data between 1965 and 2005. The results of the CI showed a high variation amongthe regions (from 0.51 to 0.76). The highest one was recorded in La Serena (30º S), with valueshigher than 0.70. From La Serena, the IC decreases gradually, reaching values of about 0.60 in theIII. Atacama Region (north) and further south in the VIII. Biobío Region.

Key words: Chile, Concentration Index, daily precipitation, climatic regionalization.

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS PRECIPITACIONES DIARIAS ENCHILE MEDIANTE EL ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN A

RESOLUCIÓN DE 1 MM, ENTRE 1965-2005

Pablo SARRICOLEA ESPINOZA12, Javier MARTÍN-VIDE1

1Grupo de Climatología, Universidad de Barcelona2 Departamento de Geografía. Universidad de Chile

psarricolea@uhilefau.cl, jmartinvide@ub.edu

1. INTRODUCCIÓN

Los climas de Chile están muy controlados por factores geográficos tales como la latitud, laaltitud y la influencia oceánica, entre otros. Todos ellos confieren una gran diversidad de tipos declimas, desde los más áridos del mundo (Atacama), a otros mediterráneos (o subtropicales) y,también, los de tipo templado lluvioso, marítimo lluvioso y de estepa fría. Además, el Anticiclónsubtropical del Pacífico sur-oriental (APSO), prácticamente de carácter estacionario frente a lascostas de Chile central, y el Monzón Sudamericano son los más importantes reguladores de losregímenes pluviométricos del país. El APSO, que posee oscilaciones de pocos grados de latitudentre el invierno y el verano, bloquea o deja paso sucesivamente a las borrascas del cinturón debajas presiones sub-polares (CBPP). Dichas borrascas alcanzan latitudes más bajas durante elinvierno, y se retraen en el verano. Ello permite entender en buena medida la pluviometría de Chile,más aún si añadimos la importancia de las teleconexiones !tales como la Oscilación Decadal delPacífico (ODP), EL Niño Oscilación del Sur (ENOS) y la Oscilación Antártica (OA)!, quepermiten explicar la variabilidad interanual y estacional de las precipitaciones a lo largo y ancho deChile.

Sin embargo, hasta ahora los esfuerzos de la Climatología analítica, han estado orientados casi enexclusiva a establecer medias mensuales y anuales, dejando fuera la información diaria (e inclusohoraria). En este sentido, la información climática a nivel diario, posee una gran riqueza paracaracterizar las precipitaciones. A la vez, trabajar a dicha resolución es un desafío en términos deacceso y magnitud de procesamiento de datos, pues conlleva tratar grandes bases de datos (más de10.950 registros en una serie diaria de 30 años).

Es sabido que un monto o promedio mensual de lluvia suministra información valiosa sobre lapluviometría de un territorio, pero no nos dice nada acerca de la frecuencia o número de días delluvia, ni tampoco del desglose de la cantidad registrada en los días lluviosos. La variabilidad temporalde las precipitaciones ha sido usualmente calculada y resumida a nivel mensual y anual en las seriesclimáticas mediante estadígrafos. Por citar algunos, el rango, la varianza, el coeficiente de variación(CV), la desviación estándar y, más recientemente, por el índice de irregularidad temporal (S1,propuesto por Martín-Vide et al., 2001). Este último índice considera, a diferencia de los antesmencionados, el orden de los valores en la serie. Sin embargo, cabe hacer notar que todos estosparámetros estadísticos que expresan la variabilidad de las precipitaciones se aplican casi siempresobre montos mensuales o anuales, raramente a nivel diario.

Por lo tanto, es a partir del problema de conocer de manera detallada (alta resolución) cómo sedistribuye la precipitación, que surgen soluciones de carácter bidimensional. Ellas, no sólo consideranlos totales pluviométricos, sino que, también, el número de días en que se registran. En este sentido,se ha llegado a una solución similar al coeficiente de Gini, que es utilizado habitualmente paraestablecer y evaluar la desigualdad en la distribución del ingreso económico entre personas de lospaíses (o bien, otra variable cuya distribución no sea uniforme, como las precipitaciones). Paragraficar el coeficiente de Gini se han usado mapas (con valores de 0 a 1), y, también, la curva deLorenz.

Basado en el conocimiento del coeficiente de Gini, Martín-Vide (1984) formuló el índice deconcentración (CI o Concentration Index, en adelante), específicamente, para el estudio de lasprecipitaciones diarias del litoral mediterráneo español. El CI es un indicador sintético que permitecalcular el grado de concentración de las precipitaciones. Además, el CI es un estimador del gradode agresividad o torrencialidad pluviométrica. Sus resultados han sido ampliados a toda la Península

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Ibérica (Martín-Vide, 2004; Sánchez-Lorenzo y Martín-Vide, 2006), con resultados que revelan unaalta concentración diaria de las precipitaciones en la fachada oriental de la Península Ibérica (0,63a 0,70), siendo las concentraciones moderadas (<0,58), en el resto del territorio. Para Chile, a partirde estos resultados, se ha formulado la siguiente hipótesis: “En las regiones que poseen un clima decarácter mediterráneo las concentraciones han de alcanzar valores altos, mientras que hacia el surde Chile, que posee un clima más lluvioso, oceánico, los valores del CI deberán ser más bienmodestos”.

Sin embargo, sólo considerando la Península Ibérica no se puede plantear una hipótesis sobre losposibles valores del CI en el norte de Chile, pues su clima es árido y semiárido. No obstante, alestudio de la pluviometría diaria mediante el CI se han sumado otras regiones planetarias. En Irán(Alijani et al., 2007), que posee climas con montos pluviométricos similares al norte de Chile,encontramos valores de CI más altos que los registrados en climas mediterráneos de España (>0,70),por lo que se podría esperar que en el norte de Chile se incremente la concentración de lasprecipitaciones.

Asimismo, encontramos en la bibliografía que el CI se ha aplicado recientemente en China. Zhanget al. (2009) lo han calculado para las dos regiones litorales del sur de China (entre los 22º y 26º N),próximo al trópico de cáncer. Los resultados son llamativos, pues el índice de concentración alcanzavalores mayores de 0,78. Para otras regiones de China, Li et al. (2011) han regionalizadopluviométricamente Xinjiang usando el CI. La región de Xinjiang posee, entre sus singularidades, unagran continentalidad, y el relieve con las mayores diferencias del mundo entre su lugar más bajo yel más elevado (-156 hasta 8.058 m), registrando valores entre 0,58 y 0,70, quedando los máximosde CI en las estaciones meteorológicas que poseen precipitaciones anuales menores a 81 mm, yaltitudes entre 800 y 1.500 m.

2. MATERIALES Y MÉTODOS

Se trabajó con un total de 17 estaciones meteorológicas, distribuidas por el territorio continentalde Chile, y para un período de 41 años (1965 a 2005). Los datos de precipitación se obtuvieron a niveldiario. Todas ellas corresponden a estaciones oficiales de la Dirección Meteorológica de Chile.

En primer lugar, se calcularon para cada estación (a resolución anual), la media, la desviacióntípica, el coeficiente de variación (CV), el índice de irregularidad temporal (S1) y el número (yporcentaje) de días de lluvia al año. En el caso de S1 se considera la secuencia de los datos en serie,tal como advierte Martín-Vide (2003). El S1 se construye según la expresión:

(1) S1 = (1/(n-1)) "# ln(Pi+1/ Pi ) #

siendo Pi la precipitación del año i.Cabe señalar que un S1 alto es característico del clima mediterráneo de la Península Ibérica.Para la obtención del índice de concentración, se ha trabajado con la serie a resolución diaria. A

partir de la base de datos, se han agrupado las precipitaciones en clases de 1 mm, y se ha procedidoa contar el número de días de lluvia de cada clase y estación. El CI es un valor entre 0 y 1, y serelaciona con el área entre la curva del ajuste exponencial y la diagonal del cuadrado de lado 100 o10.000 unidades de área. En concreto, el CI se calcula como la proporción de la citada área bajo ladiagonal (S’/ 5.000), y para obtenerla se debe conocer el área inferior a la curva exponencial (A’).

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Dicho ajuste exponencial expresa el porcentaje de días de lluvia y sus totales, ambos acumulados. Enla figura 1 se puede ver geométrica y matemáticamente la expresión del CI, omitiendo el cálculo dede las constantes (a y b), lo que se puede revisar en Martín-Vide (2004).

FIG. 1: Ajuste exponencial del porcentaje acumulado del número de días de lluvia y el porcentaje acumuladode las cantidades aportadas por ellos, y expresiones para el cálculo del índice de concentración, según

Martín-Vide (2004). Elaboración propia.

Para graficar el CI se han realizado figuras de las curvas en Microsoft Excel, y mapas de ladistribución espacial del CI, CV y S1 en el software Arc-Gis 9.3.1.

3. RESULTADOS3.1. Análisis pluviométrico de las estaciones meteorológicas escogidas

Existe un marcado aumento de los montos de precipitación desde Arica a Puerto Montt, aunqueambas estaciones no son los extremos pluviométricos (ver tabla 1). Desde los 42º S los totales deprecipitación decaen, alcanzando los 390,5 mm en Punta Arenas. Además, es posible advertir queSantiago, Osorno y Balmaceda, estaciones localizadas hacia el interior, presentan cantidades menoresa las estaciones de su misma latitud, pero costeras o más próximas al litoral, como Valparaíso,Valdivia y Coyhaique.

Respecto a los coeficientes de variación (CV), se observa que al norte de Chillán sus valores sonbastante altos (por encima de un 27%), destacando Iquique con 301%, aunque influido por sólo 0,7mm como precipitación media anual. Más al sur, se encuentran CV modestos, destacando Temuco,Valdivia y Osorno, con 18%, y Puerto Montt, con un 16%. Al revisar el índice de irregularidadtemporal (S1, en la tabla 1) se ve cómo sus valores se correlacionan bastante bien con el CV, con laexcepción de las cinco estaciones meteorológicas del norte. Estas poseen altos valores de CV ($73%), pero dado que precipita muy poco al año, el S1 es bajo, siendo el caso más notable el deIquique, con un S1 de 1,7%.

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La pauta espacial anterior se aprecia reforzada con el número y porcentaje de días de lluvia al año(considerando día de lluvia el que registra un monto igual o superior a 0,1 mm). Hay un aumento delos días de lluvia desde Arica hasta Puerto Montt, desde menos de 2 días a casi 220 días de lluvia alaño, para luego bajar levemente hacia Punta Arenas, que posee 150 días al año. Y respecto laestacionalidad de las precipitaciones, destaca el régimen invierno, otoño, primavera y verano (IOPV).Difieren de este régimen Arica e Iquique, por las precipitaciones de verano, Copiapó, por las lluviasde primavera, y Punta Arenas, con un máximo otoñal.

TABLA 1: Estadísticas de las precipitaciones de las estaciones analizadas. Elaboración propia. * I=invierno, P=primavera, V=verano y O=otoño.

3.1. Concentración de las precipitaciones mediante el CI

La concentración diaria de la precipitación estudiada mediante el CI refleja que las estaciones deArica, Antofagasta, Iquique y Puerto Montt presentan valores menores o iguales que 0,57 (ver figura2). Resulta curioso el caso de las tres estaciones del norte de Chile, pues dichos CI van acompañadosde escasas precipitaciones. Mientras que en el caso de Puerto Montt llueve más del 60% de los díasdel año, y en promedio unos 1.724,3 mm.

El CI alcanza sus máximos valores en La Serena (0,76), seguido de Copiapó (0,68), Valparaíso(0,64) y Santiago (0,63). En resumen, podemos decir que el CI máximo se consigue en Chile central,justamente donde el clima es mediterráneo y gran parte de las lluvias se concentran en unos pocosdías. A partir de Chile central, el CI decrece a las áreas desérticas del norte y templadas lluviosas delsur. En el caso de las estaciones de clima lluvioso (templado y marítimo), sucede que la precipitaciónse reparte en muchos días del año.

Estación Latitud Altitud Media Desv. CV S1 Nº días % de Régimen(º S) (m) anual típica de días de

(mm) lluvia al lluvia al año al año

*

Arica -18,33 58 1,5 2,1 139% 66,3% 1,88 0,5% IVOPIquique -20,53 52 0,7 2,2 301% 1,7% 0,51 0,1% IOVP

Antofagasta -23,68 30 4,6 5,2 111% 72,0% 2,44 0,7% IPOVCopiapó -27,30 291 16,4 24,1 147% 94,9% 2,88 0,8% IOPV

La Serena -29,90 142 78,7 57,2 73% 102,7% 16,02 4,4% IOPVValparaíso -33,02 41 411,8 191,7 47% 65,3% 33,46 9,2% IOPVSantiago -33,43 520 330,0 159,2 48% 69,6% 39,42 10,8% IOPVCuricó -34,97 228 722,9 270,0 37% 53,0% 54,15 14,8% IOPVChillán -36,63 124 1083,4 288,2 27% 41,7% 86,61 23,7% IOPV

Concepción -36,78 15 1127,4 256,0 23% 36,4% 102,56 28,1% IOPVTemuco -38,75 114 1175,4 216,5 18% 28,6% 148,66 40,7% IOPVValdivia -39,62 19 1814,8 324,0 18% 28,1% 174,12 47,7% IOPVOsorno -40,60 65 1330,3 236,5 18% 25,7% 171,46 47,0% IOPV

Puerto Montt -41,42 85 1724,3 276,3 16% 22,6% 219,83 60,2% IOPVCoyhaique -45,58 310 1103,3 322,6 29% 22,0% 171,51 47,0% IOPVBalmaceda -45,92 520 595,6 144,0 24% 26,3% 124,05 34,0% IOPV

Punta Arenas -53,00 37 390,5 83,4 21% 30,6% 150,20 41,1% OVIP

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FIG. 2: Curvas de concentración de las 17 estaciones meteorológicas analizadas para Chile entre 1965 y2005. Elaboración propia.

Curiosamente, las regiones de clima más árido poseen un CI bajo, a pesar de que llueve unospocos días al año, y la lluvia se concentra forzosamente en ellos. El CI fue ideado para discriminarregiones en las cuales la precipitación está bien repartida versus regiones donde en unos pocos díasllueve una buena cantidad. Pero nos encontramos con que el CI parece “no funcionar” bajo ciertosumbrales, por ejemplo para aquellas regiones donde la primera clase es muy frecuente y aglutinamás de un 20% de las precipitaciones, tal como es el caso de Arica, Iquique y Antofagasta, que semuestran en las tablas 2, 3 y 4.

TABLA 2: Distribución de frecuencias en clases de 1 mm, frecuencias porcentuales acumuladas de días (X) yporcentajes de precipitación correspondientes (Y) para Arica en el período 1965-2005. Elaboración propia.

TABLA 3: Distribución de frecuencias en clases de 1 mm, frecuencias porcentuales acumuladas de días (X) yporcentajes de precipitación correspondientes (Y) para Iquique en el período 1965-2005. Elaboración propia.

Clases Punto medio ni ! ni pi ! pi ! ni (%) = X ! pi (%) = Y

0,1 - 0,9 0,5 57 57 28,5 28,5 74% 39% 1 - 1,9 1,45 12 69 17,4 45,9 90% 62%

2 - 2,9 2,45 6 75 14,7 60,6 97% 82% 4 - 4,9 4,45 1 76 4,45 65,05 99% 89% 8 - 8,9 8,45 1 77 8,45 73,5 100% 100%

Clases Punto medio ni ! ni pi ! pi ! ni (%) = X ! pi (%) = Y

0,1 - 0,9 0,5 13 13 6,5 6,5 62% 21% 1 - 1,9 1,45 4 17 5,8 12,3 81% 40% 2 - 2,9 2,45 2 19 4,9 17,2 90% 55% 4 - 4,9 4,45 1 20 4,45 21,65 95% 70% 9 - 9,9 9,45 1 21 9,45 31,1 100% 100%

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TABLA 4: Distribución de frecuencias en clases de 1 mm, frecuencias porcentuales acumuladas de días (X) yporcentajes de precipitación correspondientes (Y) para Antofagasta en el período 1965-2005. Elaboración propia.

Respecto a la representación espacial, en la figura 3 se muestra cómo La Serena marca el máximoCI, formando un núcleo desde el cual las isopletas se disponen de manera zonal hasta cerca de Curicó;a partir de ahí, y hasta Puerto Montt, la disposición de las isopletas es meridiana, con valores de CImás bajos en el interior. Desde Puerto Montt (que posee la menor concentración del sur de Chile, conun CI de 0,56) al sur las isopletas recuperan su disposición zonal.

FIG. 3: Índice de concentración de las precipitaciones de Chile entre 1965 y 2005. Elaboración propia.

Clases Punto medio ni ! ni pi ! pi ! ni (%) = X ! pi (%) = Y

0,1 - 0,9 0,5 64 64 32 32 64% 23%1 - 1,9 1,5 20 84 30 62 84% 44%2 - 2,9 2,5 5 89 12,5 74,5 89% 53%3 - 3,9 3,5 4 93 14 88,5 93% 63%4 - 4,9 4,5 4 97 18 106,5 97% 76%9 - 9,9 9,5 2 99 19 125,5 99% 90%

14 - 14,9 14,5 1 100 14,5 140 100% 100%

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4. CONCLUSIONES

La concentración de las precipitaciones diarias obtenidas mediante el CI confirma para Chilecentral y sur una configuración similar a la de la Península Ibérica, es decir, un alto CI para climasmediterráneos y valores moderados y bajos para climas lluviosos.

No obstante, para climas desérticos, se da una realidad diferente a la hallada para dichos tipos declimas en Irán y China, donde existen altas concentraciones de la precipitación, con CI mayores a0,70. En el caso de Chile, los CI de las regiones costeras del norte donde llueve menos de 5 mm alaño son muy bajos (% 0,57). La causa está en que la primera clase (0,1 a 0,9 mm) acoge más del 50%de los días lluviosos, que acumulan más del 20% de la cantidad de lluvia total, lo que desvirtúa lacurva de concentración aproximándola a la recta de equidistribución (Fig.2), lo que da un CI muybajo.

Además, desde La Serena al sur hay una alta y positiva correlación entre CI y CV (R2 de 0,876 yun p-value de 0,0000) y entre CI y S1 (R2 de 0,802 y un p-value de 0,0001), lo cual refleja coherenciaespacial de dichos índices con los climas mediterráneos y lluviosos. Más al norte (climas desérticos)es necesario buscar otros tipos de análisis, pues es una realidad extremadamente anómala, por seca,desde el punto de vista estadístico.

Por lo tanto, Chile puede ser regionalizado climáticamente en tres zonas: Una zona desértica, debaja concentración de las precipitaciones, pero con un muy alto CV (> 100%); una regiónmediterránea con unos elevados CI y CV (este entre 23 y 73%), y, finalmente, una zona lluviosa debajo CI y CV, tal como se aprecia en la figura 4.

FIG. 4: Regionalización climática de Chile a partir del CI, CV y S1. Elaboración propia.

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Agradecmientos

Uno de los autores (Pablo Sarricolea) agradece al Grupo de Climatología de la Universidad de Barcelonapor integrarle en el grupo y ayudarle en su formación como investigador; al Gobierno de Chile por concederlela beca predoctoral Presidente de la República, administrada por la Comisión Nacional de Ciencia y Tecnología(CONICYT), y al Departamento de Geografía de la Universidad de Chile por facilitar su comisión de estudiosen Barcelona entre 2008 y 2012. El trabajo se inserta también en el proyecto CGL2011-29263-C02-01(Ministerio de Economía y Competitividad, España) y en el marco del Grupo de Climatología 2009 SGR 443(Generalitat de Catalunya).

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